Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats
Pengaruh  Kinerja  Kontraktor  dan  Konsultan  Pengawas  terhadap  Keberhasilan Proyek Jalan Nasional Berbasis Kontrak Long Segment di Provinsi Jambi, Indonesia
Ajahar Hasibuan 1,* , Agus Suroso 1
Program Studi Magister Teknik Sipil, Universitas Mercu Buana, Jakarta 1 Koresponden*, Email: ajaharhsb@gmail.com
Info Artikel Abstract
Diajukan                    10 Agustus 2022
Diperbaiki                  09 Januari 2023 Disetujui                    13 Januari 2023 Keywords: contractors, consultants, road preservation, long-segment This  study aims to analyze the impact of  the contractor and supervisory consultants on the success  of  long-segment  contract-based  national  road  maintenance  projects  in  Jambi Province,  Indonesia.  Data  collected  from  questionnaires  to  samples  taken  by  purposive sampling, analyzed qualitatively and quantitatively using multiple linear regression analysis with SPSS version 26. The results of this study conclude that the contractor's performance had a 52.4% impact on the maintenance of long segment-based national roads in Jambi Province, indicating that the contractor played an important role. Meanwhile, the supervisory consultant has  less  influence  (30.3%).  This  disparity  in  influence  is  also  supported  by  data  on  road performance indicators, which focus on activities in the field that must adhere to applicable standards. The overall impact of contractor and supervisory consultant performance is 56.5%.
Kata kunci: kontraktor, konsultan, preservasi jalan, long-segment
Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kontraktor dan konsultan pengawas terhadap  keberhasilan  proyek  pemeliharaan  jalan  nasional  berbasis  kontrak  segmen panjang  di  Provinsi  Jambi,  Indonesia.  Data  yang  dikumpulkan  dari  kuesioner  kepada sampel yang diambil dengan purposive sampling , dianalisis secara kualitatif dan kuantitatif menggunakan analisis regresi linier berganda dengan SPSS versi 26. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kinerja kontraktor berdampak 52,4% terhadap keberhasilan proyek pemeliharaan jalan nasional berbasis kontrak long-segment di Provinsi Jambi. Sedangkan konsultan  pengawas  memiliki  pengaruh  lebih  rendah  yaitu  sebesar  30,3%.  Namun demikian,  dampak  keseluruhan  kinerja  kontraktor  dan  konsultan  pengawas  terhadap keberhasilan proyek pemeliharaan jalan nasional berbasis kontrak long-segment adalah sebesar 56,5%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa keduanya merupakan faktor penting dalam keberhasilan proyek jalan nasional di Provinsi Jambi.

## 1. Pendahuluan
Peningkatan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat telah menjadi tujuan utama pembangunan, khususnya di Indonesia sebagai negara berkembang [1]. Faktor penting untuk men- dukung  pembangunan  adalah  infrastruktur  yang  memadai, termasuk  jalan  sebagai visible  infrastructure [2],  [3].  Ben menyebutkan bahwa infrastruktur jalan berpotensi mengubah pertanian  subsisten  menjadi  pertanian  komersial,  sehingga dapat  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  di  pedesaan  [4]. Selain itu, jalan sangat penting untuk mengatasi perangkap kemiskinan  ( poverty  traps )  spasial  di  sebuah  negara  [5]. Kurangnya jalan yang baik dan aman akan menjadi masalah yang  signifikan  bagi  individu  dan  negara [6].  Penting  bagi pemerintah  untuk  mengelola  jalan  nasional  untuk pembangunan berkelanjutan.
Provinsi  Jambi  merupakan  salah  satu  wilayah  di Indonesia  yang  memiliki  banyak  potensi  lokal,  antara  lain budaya [7], hutan mangrove [8], dan potensi shale gas yang sangat  besar  [9].  Berbagai  potensi  lokal  tersebut  harus
dikembangkan  agar  perekonomian  masyarakat  dapat  me- ningkat  dan  memberikan  kontribusi  bagi  pembangunan daerah  dan  nasional.  Pengembangan  potensi  lokal  tersebut sangat  bergantung  pada  keberadaan  infrastruktur  jalan nasional  yang  baik.  Menurut  Suprayitno  &  Soemitro  [10], mengelola aset infrastruktur jalan merupakan tantangan yang memerlukan  keahlian  manajemen  sepanjang  siklus  hidup infrastruktur tersebut. Oleh karena itu, pengelolaannya harus dilakukan secara efisien, efektif, dan berkelanjutan.
Jalan  Nasional  di  Provinsi  Jambi  merupakan  aset masyarakat  untuk  mobilitas  orang,  barang,  dan  jasa. Sayangnya,  dari  tahun  2018  hingga  2020,  persentase  jalan nasional  Provinsi  Jambi  dalam  kondisi  baik  menurun sepanjang  286,29  kilometer,  kondisi  sedang  bertambah 263,94  kilometer,  kondisi  rusak  ringan  bertambah  7,62 kilometer, dan kondisi rusak berat bertambah 14,71 kilometer ( Gambar  1 ).  Buruknya  kondisi  jalan  nasional  di  Provinsi Jambi menjadi  tanggung jawab Ditjen Bina  Marga  melalui Balai Besar Pelaksanaan Jalan Nasional Provinsi Jambi yang
Ajahar Hasibuan dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (1-12) 2
setiap tahunnya mengalokasikan anggaran yang cukup besar dan  harus  mengadakan  lelang  proyek  setiap  tahun  untuk menggunakan jasa kontraktor dalam memperbaiki kerusakan jalan nasional tersebut.
Peraturan  saat  ini  yang  mengatur  pemeliharaan  jalan nasional  sesuai  dengan  Surat  Edaran  Bina  Marga 08/SE/Db/2015  dan  09/SE/Db/2015  menjelaskan kebijakan pemeliharaan jalan nasional atau pemeliharaan jalan nasional dengan kontrak ruas panjang. Menurut Ridwan & Putranto, long-segments adalah pemeliharaan jalan sepanjang satu ruas yang dilakukan secara terus menerus untuk mencapai kondisi jalan yang stabil dan sesuai standar di sepanjang ruas jalan tersebut  [13]. Long-segments terdiri  dari  perawatan  rutin minor,  perawatan  rutin  kondisi  jalan,  perawatan  preventif, rehabilitasi, dan rekonstruksi.
Preservasi  jalan  dengan  kontrak  long-segment  masih memerlukan perbaikan [14] dan kontraktor preservasi jalan Provinsi  Jambi  masih  harus  dievaluasi  [15].  Menurut Kiranasari  et  al.  kontraktor,  Pejabat  Pembuat  Komitmen (PPK),  dan  konsultan  pengawas  menentukan  keberhasilan proyek pemeliharaan jalan yang menggunakan kontrak long- segment  [16].  Lebih  lanjut,  penelitian  Zebua  &  Mulyono menyimpulkan  bahwa  manajemen  konstruksi  secara signifikan  dipengaruhi  oleh  PPK,  kontraktor,  konsultan, material, administrasi proyek, dan lingkungan. Oleh karena itu,  studi  ini  mengkaji  dampak  kinerja  kontraktor  dan konsultan  pengawas  terhadap  keberhasilan  proyek pemeliharaan  jalan  nasional  berbasis  kontrak  segmen panjang di Provinsi Jambi.

## Preservasi Jalan
Menurut Dienaputra, jalan adalah prasarana transportasi darat  yang  terdiri  dari  seluruh  bagian  jalan,  termasuk bangunan  dan  perlengkapan  yang  diperuntukkan  bagi  lalu lintas  yang  berada  di  permukaan  tanah,  di  atas  permukaan tanah, di bawah permukaan tanah, dan/atau permukaan air, dan di atas permukaan tanah, tidak termasuk rel kereta api, truk,  dan  jalur  kabel.  Baik  jalan  nasional  maupun  jalan provinsi dan jalan lokal, sangat penting bagi pembangunan ekonomi  dan  kesejahteraan  warga  Provinsi  Jambi. Pembangunan  infrastruktur jalan harus dilaksanakan secara beriringan  dengan  kebijakan  sosial  ekonomi  dan pertumbuhan  perkotaan  lainnya,  untuk  mewujudkan pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan [19].
Preservasi  jalan  merupakan  salah  satu  upaya  yang dilakukan  untuk  menjaga  kondisi  jalan  agar  lalu  lintas  dan angkutan jalan aman, selamat, tertib, dan tidak terputus [20]. Kegiatan pemeliharaan jalan nasional di Indonesia biasanya dilakukan  dengan  menggunakan  sistem  pendekatan
tradisional yaitu sistem in-house dan sistem kontrak dengan pendekatan design-bid-build (DBB) [21].
Kontrak Long-Segment Kontrak long-segment dalam  pemeliharaan  jalan  di beberapa jalan nasional Indonesia dimulai pada tahun 2016, dengan  tujuan  untuk  mencapai  kondisi  jalan  yang memuaskan untuk semua segmen [21]. Long-segment adalah penanganan pemeliharaan jalan secara terus menerus dalam batas-batas  kontrak long-segment dengan  tujuan  untuk mencapai kondisi jalan yang konsisten dan sesuai standar di seluruh  segmen  [13]. Long-segment mencakup  beberapa kegiatan, termasuk pelebaran jalan, rekonstruksi, rehabilitasi, dan  pemeliharaan.  Pemeliharaan  jalan long-segment menggunakan  indikator  kinerja  untuk  komponen  jalan, termasuk  trotoar,  bahu  jalan,  struktur  bantu,  dan  peralatan jalan.
Menurut  studi  yang dilakukan  oleh  Winanri &  Susanti, ada  potensi  manfaat  dalam  menerapkan  kontrak long- segment ,  karena  kondisi  jalan  yang  membaik  dan  biaya pemeliharaan  jalan  yang  berkurang  karena  hasil  pekerjaan yang  dilakukan  sesuai  dengan  indikator  kinerja  yang diterapkan  dan  optimalisasi  program  dapat  dicapai  [21]. Namun,  masih  ada  tantangan  yang  harus  diatasi,  seperti kurangnya  pengalaman  dan  pemahaman  kontraktor  dalam melaksanakan kontrak long-segment.
Pataras  et  al.  menyatakan  bahwa  aplikasi Road  Asset Management System (RAMS) adalah aplikasi berbasis data yang  menyimpan  dan menyajikan  informasi  data  jalan  dan bertujuan  untuk  mencapai  pemeliharaan,  peningkatan,  dan pengoperasian  aset  fisik  yang  hemat  biaya  [22].  Dalam pekerjaan  pemeliharaan  jalan  long-segment,  faktor  yang paling penting untuk dipertimbangkan adalah drainase  [13], kinerja kontraktor [23], dan kemampuan memahami hukum kontrak  [24].  Menurut  penelitian  Kurnawan  &  Mulyono  , manajemen  kontraktor  memiliki  dampak  33,8%  terhadap pencapaian kualitas  jalan. Berdasarkan persepsi kontraktor, masih terdapat indikator yang belum siap dalam pelaksanaan kontrak  long-segment,  antara  lain  indikator  kesiapan penyedia  jasa,  indikator  sistem  pembayaran,  dan  indikator regulasi.

## 2. Metode
Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian  kuantitatif dengan  metode  survei  menggunakan  kuesioner.  Dalam penelitian ini, populasi diartikan sebagai suatu wilayah yang terdiri  dari  objek-objek  atau  subjek-subjek  yang  memiliki ciri-ciri  yang  diinginkan  oleh  peneliti  untuk  diteliti  dan ditarik kesimpulannya [26]. Mereka adalah stakeholder yang
terlibat  dalam  penanganan  pemeliharaan  jalan  nasional  di Provinsi  Jambi.  Sampel  diambil  dengan  menggunakan purposive sampling , salah satu teknik non-random sampling dengan menentukan karakteristik tertentu yang sesuai dengan tujuan  penelitian  sehingga  diharapkan  dapat  menjawab pertanyaan  penelitian  [27].  Oleh  karena  itu,  sampel ditentukan berdasarkan kriteria pada Tabel 1 .
Penelitian  ini  menggunakan  data  primer  dan  data sekunder.  Data  primer  dikumpulkan  langsung  dari responden, sedangkan data sekunder diperoleh dari literatur ilmiah,  buku,  penelitian  sebelumnya,  dll  [28].  Responden penelitian  ini  berjumlah  128  partisipan  ( Tabel  2 ).  Untuk memberikan  gambaran  tentang  data,  data  yang  diperoleh dianalisis  menggunakan  analisis  statistik  deskriptif menggunakan  mean,  modus,  median,  dan  standar  deviasi [29]. Analisis data selanjutnya dilakukan dengan pengujian hipotesis menggunakan metode analisis korelasi dan regresi. Program  SPSS  digunakan  untuk  menguji  signifikansi koefisien korelasi parsial dan korelasi ganda. Hipotesis untuk penelitian ini adalah sebagai berikut ( Gambar 2 ):
H1: Kinerja kontraktor dan konsultan pengawas berpengaruh terhadap pemeliharaan jalan nasional berbasis long-segment di Provinsi Jambi
H2:  Kinerja kontraktor berpengaruh terhadap pemeliharaan jalan nasional berbasis long-segment di Provinsi Jambi.
H3:  Kinerja  konsultan  pengawas  berpengaruh  terhadap pemeliharaan  jalan  nasional  berbasis long-segment di Provinsi Jambi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini dilakukan di Provinsi Jambi dengan tujuan untuk  menganalisis  dampak  kontraktor  dan  konsultan pengawas terhadap kualitas jalan nasional di Provinsi Jambi berdasarkan kontrak long-segment . Gambar 3 menunjukkan bahwa total panjang jalan nasional di Provinsi Jambi adalah 1.316,92  kilometer.  Untuk  mencapai  hasil  yang  baik, pemeliharaan  jalan nasional  harus dilakukan sesuai dengan umur  jalan.  Kajian  ini  menemukan  bahwa  kualitas  jalan nasional  yang  baik  menurun  setiap  tahun,  meskipun pemeliharaan  jalan  dilakukan  setiap  tahun  untuk  mencapai kondisi  jalan  yang  baik  secara  keseluruhan.  Selain  itu, panjang  kerusakan  jalan  nasional  di  Provinsi  Jambi  lebih panjang dibandingkan dengan panjang jalan yang diperbaiki. Pemerintah  menggandeng  54  kontraktor  dan  58  konsultan pengawas  untuk  memperbaiki  kerusakan  jalan  nasional tersebut.
3.1 Uji Validitas dan Reliabilitas Penelitian ini menggunakan kuesioner dalam pengumpulan  data.  Kuesioner  diuji  validitasnya  untuk
memastikan  dapat  digunakan  sebagai  alat  ukur.  Korelasi item-total terkoreksi ( R-count ) digunakan untuk mengevaluasi  validitas  kuesioner.  Jika  nilai  R hitung pada setiap  item  pernyataan  lebih  besar  dari  R tabel ,  maka  item pernyataan  tersebut  dianggap  valid.  Sebaliknya,  jika  nilai korelasi  lebih  kecil  dari  R tabel ,  maka  pernyataan  item dianggap  tidak  valid.  Nilai  konstanta  R tabel untuk  n  =  40 adalah 0,2787.
Uji  validitas  dan  reliabilitas  dilakukan  pada  15  item pengukuran  yang  berbeda  untuk  setiap  variabel  kontraktor dan konsultan pengawas. Tabel 3 menunjukkan R hitung untuk setiap  item  pernyataan  pada  variabel  kontraktor  dan konsultan  pengawas.  Karena  semua  item  pernyataan menghasilkan nilai R hitung lebih besar dari R tabel , maka dapat disimpulkan bahwa semua item pernyataan yang digunakan untuk mengukur variabel kontraktor dan konsultan pengawas dapat  digunakan  sebagai  alat  ukur  yang  valid  untuk mengukur variabel dalam penelitian ini.
Uji  reliabilitas digunakan untuk mengetahui konsistensi (reliabilitas)  alat  ukur  dari  kuesioner.  Uji  reliabilitas  ini dilakukan  dengan  menggunakan  metode  cronbach's  alpha, dan  kuesioner  dianggap  reliabel  jika  pengukuran  suatu variabel  memiliki  nilai  cronbach's  alpha  sebesar  0,60  atau lebih tinggi [31]. Berdasarkan hasil penelitian ( Tabel 4 ), nilai Cronbach's  alpha  masing-masing  variabel  lebih  besar  dari 0,600. Artinya semua variabel dalam penelitian ini lolos uji reliabilitas dan dapat digunakan pada analisis selanjutnya.
Uji  validitas  dan  reliabilitas  juga  dilakukan  terhadap variabel terikat (Y) yaitu preservasi jalan. Tabel 5 menun- jukkan  bahwa  semua  instrumen  pengukuran  pada  variabel preservasi jalan dinyatakan valid dan reliabel.
Uji reliabilitas keseluruhan variabel dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 6 . Cronbach's alpha lebih besar dari 0,60  untuk  semua  variabel  penelitian,  sehingga  dapat diasumsikan  bahwa  item  pernyataan  variabel  kinerja kontraktor dan konsultan pengawas adalah reliabel dan dapat dipercaya sebagai alat ukur alat yang konsisten.

## 3.2 Analisis Deskriptif
Analisis statistik deskriptif bertujuan untuk mengkarakterisasi atau mendeskripsikan variabel penelitian berdasarkan besaran data, nilai maksimum, nilai minimum, nilai rata-rata, standar deviasi, dan varians ( Tabel 7 ).
Nilai minimum untuk variabel kontraktor adalah 3,6 dan maksimum  adalah  5,  dengan  nilai  rata-rata  4,4.  Ini  berarti bahwa  kontraktor  melakukan  pekerjaan  dengan  baik.  Nilai minimum variabel pengawasan adalah 3,06. Ini berarti bahwa supervisor  juga  melakukan  pekerjaan  dengan  baik  karena skor  rata-rata  sebesar  4,12.  Nilai  minimum  variabel
Ajahar Hasibuan dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (1-12) 4
preservasi  jalan  adalah  2,4  dan  nilai  maksimum  adalah  5, dengan  rata-rata  4,34.  Dengan  rata-rata  4  berarti  hasil pemeliharaan jalan cukup baik.

## 3.3 Uji Asumsi Klasik

## a. Multikolinearitas
Tujuan  dari  analisis  multikolinearitas  adalah  untuk mengetahui  apakah  model  regresi  menemukan  adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Melalui matriks korelasi variabel independen, multikolinearitas dapat diamati ( Tabel 8 ).
Berdasarkan hasil uji multikolinearitas di atas, tidak ada satu pun variabel independen yang memiliki nilai tolerance lebih besar dari 0,10 menunjukkan bahwa tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih besar dari 95%, sedangkan  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF) menunjukkan hal yang sama, yaitu tidak ada variabel bebas dengan  nilai  VIF  lebih  besar  dari  10.  Sehingga  dapat dikatakan  bahwa  tidak  terdapat  multikolinearitas  dalam model regresi yang digunakan dalam penelitian ini.
b. Autokorelasi
Uji  autokorelasi  ditampilkan  dalam  kolom  Durbin- Watson pada Tabel 9 . Nilai Durbin-Watson disebut sebagai DWcount.  Nilai  DW  dibandingkan  dengan  kriteria penerimaan  atau  penolakan  yang  dihitung  dengan menggunakan  nilai  dL  dan  dU  tergantung  pada  jumlah variabel  independen  dalam  model  regresi  (k)  dan  jumlah sampel  (n). Tabel  9 DW  menampilkan  nilai  dL  dan  dU dengan ambang batas signifikansi (error) sebesar 5 persen (= 0,05).
Berdasarkan  DW tabel dengan  128  responden  dan  k  =  2, sehingga dL = 1,7008 dan dU = 1,7566. Seperti digambarkan pada Tabel  10 ,  kriteria  untuk  menentukan  apakah  ada autokorelasi  dapat  diidentifikasi.  Nilai  DW count sebesar 1,7566 < 1,1812 < 2,2434 yang menunjukkan bahwa tidak terdapat autokorelasi pada area ini. Jadi, dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi pada model regresi linier.
c. Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  mengetahui  ada tidaknya  ketidaksamaan  varians  antara  residual  atau pengamatan  dengan  pengamatan  lain  dalam  model  regresi. Untuk  menguji  heteroskedastisitas,  sebuah  scatterplot dibangun  antara  residual  dan  nilai  prediksi  dari  variabel terikat yang telah distandarisasi. Hasil uji heteroskedastisitas ditunjukkan pada scatterplot ( Gambar 4 ). Gambar  4 menunjukkan  bahwa  distribusi  titik  tidak mengikuti  pola  atau  aliran  tertentu,  sehingga  dapat diasumsikan  tidak  terjadi  heteroskedastisitas,  atau  disebut terdapat  homoskedastisitas.  Model  ini  memenuhi  asumsi
konvensional  heteroskedastisitas;  yaitu  bebas  dari heteroskedastisitas.

## 3.4 Uji Normalitas
Uji  normalitas  penelitian  ini  menggunakan  uji Kolmogorov-Smirnov  (K-S)  nonparametrik.  Jika  nilai probabilitas  lebih  dari  0,05  pada  uji  Kolmogorov-Smirnov (K-S),  maka  data  berdistribusi  normal;  jika  nilai probabilitasnya lebih kecil dari 0,05 maka data tersebut tidak berdistribusi  normal.  Dalam  penelitian  ini,  SPSS  versi  26 digunakan untuk melakukan uji normalitas residual, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 11.
Berdasarkan  hasil  uji  Kolmogorov-Smirnov,  nilai signifikansi atau probabilitas 0,200 lebih besar dari 0,05; oleh karena  itu,  semua  data  berdistribusi  normal.  Selain  uji Kolmogorov-Smirnov,  temuan  P-P  Plot  Diagram  dapat dianalisis.  Grafik  Normal  P-P  Plot  menampilkan  hasil  uji normalitas.  Asumsi  normalitas  yang  dipertanyakan menggunakan  teknik  OLS,  yaitu  residual  (data)  yang dihasilkan oleh model regresi linier berdistribusi normal, dan bukan variabel bebas atau variabel terikat. Dengan metode P- P  Plot  Normal,  ditentukan  apakah  residual  (data) berdistribusi normal atau tidak. Ini dapat ditentukan dengan memeriksa  distribusi  titik  grafik.  Jika  distribusi  titik-titik tersebut  mendekati  atau  pada  garis  lurus  (diagonal),  maka residual (data) dikatakan berdistribusi normal. Namun, jika distribusinya jauh dari garis, maka tidak berdistribusi secara normal. P-P Plot Normal ( Gambar 5 ) menunjukkan bahwa distribusi  titik-titik  relatif  mendekati  garis  lurus,  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  residual  (data)  berdistribusi normal.  Hasil  ini  sejalan  dengan  asumsi  tradisional  regresi linier menggunakan metode OLS.

## 3.5 Uji Hipotesis

## a. Uji F
Uji  signifikansi  F  menentukan  apakah  semua  variabel independen  dalam  model  memiliki  pengaruh  gabungan terhadap  variabel  dependen.  Uji  F  digunakan  untuk menentukan  apakah  dua  faktor  independen  mempengaruhi variabel  dependen  secara  bersamaan.  Dalam  penelitian  ini, nilai F hitung dan F tabel dibandingkan. Jika F hitung lebih kecil dari F tabel ,  maka  variabel  bebas  tidak  berpengaruh  terhadap variabel terikat (hipotesis ditolak). Jika F hitung lebih besar dari F tabel ,  maka  variabel  independen  mempengaruhi  variabel dependen secara simultan (hipotesis diterima).
Model  regresi  memiliki  nilai  penjumlahan  kuadrat  atau jumlah kuadrat 327,247, derajat bebas atau df 2, dan kuadrat rata-rata  atau  kuadrat  rata-rata  163,623,  sebagaimana ditunjukkan  oleh  output  SPSS  ( Tabel  12 ).  Model  residual
memiliki  total  kuadrat  1.356,615  dengan  142  derajat kebebasan  dan  kuadrat  rata-rata  9,554.  Berdasarkan Tabel 12 ,  nilai  F hitung sebesar  17,127  lebih  besar  dari  F tabe l  yaitu sebesar 3,06 dan taraf signifikansi 0,000 (p 0,05).  Artinya, secara  kontrak long-segments ,  kontraktor  dan  konsultan pengawas  memiliki  dampak besar  pada  pemeliharaan  jalan nasional di Provinsi Jambi.
b. Uji-T
Tujuan uji-t dalam regresi  linier berganda adalah untuk menentukan  apakah  parameter  (koefisien  regresi  dan konstanta) yang digunakan untuk mengestimasi persamaan/model  regresi  linier  berganda  adalah  parameter yang  benar.  Arti  yang  tepat  adalah  bahwa parameter dapat menjelaskan  perilaku  variabel  independen  dalam  hal pengaruhnya  terhadap  variabel  dependen.  Estimasi parameter  regresi  linier  meliputi  intersep  (konstanta)  dan kemiringan (koefisien dalam persamaan linier). Pada bagian ini,  hanya  parameter  kemiringan  (koefisien  regresi)  yang dipertimbangkan  dalam  uji-t.  Oleh  karena  itu,  uji  t  yang relevan  adalah  uji  koefisien  regresi.  Hasil  pengujian ditampilkan pada tabel Koefisien, seperti terlihat pada Tabel 13 . Tabel  13 menunjukan  nilai  konstanta  adalah  22.381 seperti  yang  ditunjukkan  pada  kolom  B Unstandardized Coefficients .  Koefisien  regresi  b1  =  0,191  merupakan pengaruh  kontraktor  terhadap  kegiatan  preservasi  jalan, menunjukkan korelasi positif antara pengaruh kontraktor dan preservasi  jalan.  Besarnya  kontribusi  pengawas  terhadap preservasi  jalan  adalah  b2  =  0,139,  hal  ini  menunjukkan bahwa  jika  nilai  b1  dan  b2  meningkat,  maka  nilai  Y  atau pengaruhnya terhadap preservasi jalan juga akan meningkat. Pada kolom koefisien standar (Beta), variabel kontraktor x1 adalah koefisien jalur semua variabel yang ditransformasikan menjadi  koefisien  kontraktor  sebesar  0,279,  dan  variabel pengawasan bernilai 0,225.
Jika  nilai  prob  t  hitung  (output  SPSS  ditunjukkan  pada kolom  sig.)  lebih  kecil  dari  tingkat  kesalahan  (alpha)  0,05 (yang  telah  ditentukan),  maka  variabel  independen  (dari  t hitung) berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen, sedangkan  jika  nilai  t  hitung  lebih  besar  dari  tingkat kesalahan  (alpha),  maka  variabel  independen  tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Berdasarkan tabel hasil uji t, variabel kontraktor memiliki nilai t hitung sebesar 3,154 dan nilai signifikansi 0,002 yang lebih  kecil  dari  0,05  yang  menunjukkan  bahwa  variabel kontraktor berpengaruh signifikan terhadap preservasi jalan nasional  berbasis  kontrak  long-segments.  Demikian  pula pengaruh  variabel  konsultan  pengawas  terhadap  preservasi jalan  nasional  berdasarkan  long-segment  memiliki  nilai  t-
hitung  sebesar  2.539  dan  nilai  signifikansi  sebesar  0,012 yang lebih kecil dari 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa konsultan  pengawas  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan terhadap  preservasi  jalan  nasional  berdasarkan long- segments di Provinsi Jambi.
c. Koefisien Determinasi
Uji  koefisien  determinasi  digunakan  untuk  mengetahui seberapa  baik  model  menjelaskan  variasi  variabel  terikat (dependen).  Nilai  Adjusted  R  square  digunakan  sebagai koefisien determinasi dalam penelitian ini.
Berdasarkan  hasil  uji  koefisien  determinasi  ( Tabel  14 ), nilai korelasi variabel sebesar 0,756 atau 75,6%, sedangkan nilai R square terkoreksi sebesar 0,565 atau 56,56%. Adjusted R-square digunakan karena terdapat lebih dari dua variabel dalam  penelitian  ini.  Nilai  R-square  menjelaskan  bahwa kinerja kontraktor dan konsultan memiliki pengaruh sebesar 56,5%  terhadap  preservasi  jalan  nasional  berbasis long- segment di Provinsi Jambi, sedangkan sisanya sebesar 43,5% dipengaruhi oleh faktor lain, seperti kinerja pejabat pembuat komitmen  (PPK)  dan  faktor  eksternal  seperti  kondisi  alam dan cuaca.
Tabel  15 menunjukkan  bahwa  nilai  korelasi  antar variabel  adalah  0,726  atau  72,6%.  Hasil  uji  koefisien determinasi pada kontraktor (prediktor) dan preservasi jalan (variabel  dependen)  menunjukkan  bahwa  kontraktor berpengaruh  52,4%  terhadap  preservasi  jalan  nasional berbasis long-segment di Provinsi Jambi.
Konsultan  pengawas  memiliki  pengaruh  sebesar  30,3% terhadap preservasi jalan nasional berbasis long-segment di Provinsi  Jambi.  Koefisien  korelasi  antar  variabel  adalah 0,555 atau 55,5% ( Tabel 16) .

## 4. Simpulan
Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  kinerja  kontraktor sebagai  pelaksana  berpengaruh  signifikan  terhadap preservasi  jalan,  sebesar  52,4%,  menunjukkan  bahwa kontraktor memiliki peran penting dalam pemeliharaan jalan nasional berbasis long-segment di Provinsi Jambi. Sementara konsultan  pengawas  memiliki  pengaruh  yang  lebih  rendah daripada  kontraktor,  yaitu  sebesar  30,3%,  perbedaan  ini didukung  oleh  statistik  dari  Direktorat  Preservasi  Jalan (2017)  yang  berfokus  pada  tindakan  implementasi  di lapangan  yang  harus  sesuai  dengan  standar  yang  berlaku. Secara  keseluruhan,  kinerja  kontraktor  dan  konsultan pengawas mempengaruhi preservasi jalan nasional berbasis long-segment di  Provinsi  Jambi  sebesar  56,5%,  sedangkan sisanya  sebesar  43,5%  dipengaruhi  oleh  faktor  lain  yang tidak  dapat  dijelaskan  dalam  penelitian  ini,  seperti  kinerja
Ajahar Hasibuan dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (1-12) 6
pejabat  pembuat  komitmen  (PPK)  dan  faktor  eksternal seperti kondisi alam dan cuaca.

## Daftar Pustaka
[1] G. N. Marpaung, E. Soesilowati, Y. A. Rahman, Y. A. G.  Pangestu,  and  T.  Wicaksana,  “Socioeconomy Conditions After The Development of Toll Roads in Salatiga,” Econ. Dev. Anal. J. , vol. 10, no. 1, pp. 86– 95, 2021, doi: 10.15294/edaj.v10i1.40966.
[2] A.  Novenanto,  “Transjawa,  Pertumbuhan  Ekonomi, dan Urbanisasi,” Bhumi J. Agrar. dan Pertanah. , vol. 4, no. 2, pp. 123–139, 2018.
[3] Asian  Development  Bank, Infrastructure  for Supporting Inclusive Growth and Poverty  Reduction in Asia . 2012. [Online]. Available: www.adb.org
[4] S.  O.  Ben,  “Significance  of  Road  Infrastructure  on Economic Sustainability,” Int. J. African Asian Stud. , vol. 66, pp. 1–8, 2020, doi: 10.7176/jaas/66-01.
[5] Y. Qin and X. Zhang, “The Road to Specialization in Agricultural Production: Evidence from Rural China,” World Dev. , vol. 77, pp. 1–16, 2016.
[6] F.  Golmohammadi,  “Rural  Roads  for  Sustainable Development  and  Improving Human,”  vol.  1,  no.  2, pp. 86–106, 2018.
[7] U. A. I. P. M. Sari, “Analisis Potensi Objek Wisata di Kota Jambi,” Padang, 2017.
[8] H.  Fitriyani,  Y.  H.  Adisendjaja,  and  B.  Supriatno, “Local  potential  of  mangrove  Pangkal  Babu  Kuala Tungkal  Jambi  Province  as  a  source  of  learning biology,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 18, no. 06, pp. 1–7, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1806/1/012152.
[9] R.  Setyawan,  E.  A.  Subroto,  B.  Sapiie,  R. Condronegoro,  and  B.  Syam,  “Geochemical  and Geomechanical  Study  on  Gumai  and  Talangakar Formation  to  Determine  Potential  of  Shale  Gas  in Jambi  Sub-Basin,  South  Sumatra  Basin,” J.  Geosci. Eng. Environ. Technol. , vol. 5, no. 2, pp. 81–88, 2020, doi: 10.25299/jgeet.2020.5.2.4191.
[10]  H.  Suprayitno  and  R.  A.  A.  Soemitro,  “Preliminary Reflexion  on  Basic  Principle  of  Infrastructure  Asset Management,” J. Manaj. Aset Infrastruktur Fasilitas , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2018.
[11]  Direktorat  Jenderal  Bina  Marga,  “Kondisi  Jalan Nasional Provinsi Jambi 2018,” 2019.
https://binamarga.pu.go.id/balai-
jambi/index.php/konten/informasi-publik  (accessed Sep. 30, 2022).
[12]  Direktorat  Jenderal  Bina  Marga,  “Kondisi  Jalan Nasional Provinsi Jambi 2020,” 2021.
https://binamarga.pu.go.id/balai- jambi/index.php/konten/informasi-publik  (accessed Sep. 30, 2022).
[13]  N. Ridwan and L. S. Putranto, “Indikator Kinerja Jalan Long Segment di Banten dengan Analisis Analytical Hierarchy  Process,” J.  Muara  Sains,  Teknol. Kedokteran, Dan Ilmu Kesehat. , vol. 4, no. 1, pp. 131–
144, 2020.
[14]  A.  T.  Mulyono,  “Evaluasi  Pelaksanaan  Paket Preservasi Jalan dan Jembatan Secara Long Segment,” Jakarta, 2019.
[15]  A.  Budilukito  and  A.  T.  Mulyono,  “Kesiapan kontraktor  terhadap  kebijakan  preservasi  jalan nasional  di  sumatera  selatan,” J.  HPJI  (Himpunan Pengemb. Jalan Indones. , vol. 2, no. 2, pp. 133–142, 2016.
[16]  R. W. Kiranasari, R. A. Aryani, H. Suprayitno, and H. Budianto, “Factors Determination for Success Factor Analysis of Long Segment Scheme Road Preservation Project,” J. Manaj. Aset Infrastruktur Fasilitas , vol. 4, no. 2, pp. 77–90, 2020.
[17]  K.  B.  Zebua  and  A.  T.  Mulyono,  “Pengaruh Komponen Manajemen Konstruksi Terhadap Capaian Mutu  Pemeliharaan  Preventif  Perkerasan  Lentur,” Agustus , vol. 16, no. 2, pp. 151–162, 2016.
[18]  R. A. Dienaputra, Kondisi Jalan Nasional Tahun 2018 Semester  II .  Jakarta:  Direktorat  Pengembangan Jaringan Jalan, Direktorat Jenderal Bina Marga, 2019.
[19]  C.  P.  Ng,  T.  H.  Law,  F.  M.  Jakarni,  and  S. Kulanthayan,  “Road  infrastructure  development  and economic  growth,”  in I  O  P  Conference  Science, Materials ,  2019,  vol.  512,  pp.  1–10.  doi: 10.1088/1757-899X/512/1/012045.
[20]  M.  Suhayati,  “IMPROVEMENT  OF  ROAD PRESERVATION  FUND  REGULATION  IN  THE LAW  CONCERNING  ROAD  TRAFFIC  AND TRANSPORTATION,” Info  Singkat,  PUSLIT  BDK , Jakarta, pp. 1–6, Jan. 2022.
[21]  R. P. Winanri and B. Susanti, “Comparison Analysis Between Traditional and Long Segment Contracts on National Road Preservation Activities in Indonesia,” Eng. Technol. Appl. Sci. Res. , vol. 9, no. 3, pp. 4230– 4234, 2019.
[22]  M. Pataras, E. Kadarsa, B. Susanti, B. Adhitya, and D. Juliastini,  “Road  Asset  Management  System  dalam Penanganan  Long  Segment  Jalan  Nasional  (Studi Kasus :  Batas  Kota  Sekayu  –  Mangun  Jaya),” Pros. Appl. Innov. Eng. Sci. Res. , pp. 806–815, 2019.
[23]  P.  Silaen,  A.  Sandhyavitri,  and  M.  Ikhsan,  “Critical success  mitigation  of  contractor’s  performance  on longsegment policy of national roads preservation,” in AIP  Conference  Proceedings ,  2020,  pp.  030003–1. doi: https://doi.org/10.1063/5.0004910.
[24]  M. F. A. Khaqiqi and D. A. R. Wulandari, “Tingkat Pemahaman  Pelaksanaan  Pekerjaan  Kontruksi Preservasi  Jalan  Berbasis  Kontrak  Long  Segment Pada  Balai  Besar  Pelaksanaan  Jalan  Nasional  VIII Surabaya,” Narotama J. Tek. Sipil , vol. 3, no. 2, pp. 19–24, 2019.
[25]  A.  Kurnawan  and  A.  T.  Mulyono,  “Pengaruh Komponen Manajemen Kontraktor Terhadap Capaian Mutu  Segment  in-Place  Recycling  Perkerasan Lentur,” J. HPJI , vol. 4, no. 1, pp. 37–48, 2018.
[26]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitataif,
dan R&D (23rd ed.) . Jakarta: Alfabeta, 2016.
[27]  Priyono, Metode  Penelitian  Kuantitatif  (T.  Chandra (ed.); Revisi 201) . Jakarta: Zifatama Publishing, 2016.
[28]  M.  I.  Hasan, Pokok-Pokok  Materi  Metodologi Penelitian dan Aplikasinya . Jakarta: Ghalia Indonesia, 2002.
[29]  P. L. Munhall, The SAGE Encyclopedia of Qualitative Research  Methods .  London:  SAGE  Publications, 2008.
[30]  Dinas  Pekerjaan  Umum  Provinsi  Jambi,  “Peta  Jalan Nasional Provinsi Jambi,” 2020. https://pupr.jambiprov.go.id/  (accessed  Sep.  30, 2022). [31]  Solimun,  “Investigation  the  instrument  validity: consistency between criterion validity and unidimensional  validity (Case  Study  in  management research),” Int. J. Law Manag. , vol. 59, no. 6, 2017.
Gambar 1 Kondisi Jalan Nasional Prov. Jambi 2018 & 2020 [11], [12]
Gambar 2. Kerangka Penelitian
Ajahar Hasibuan dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (1-12) 8
Gambar 3. Peta Jalan Nasional Provinsi Jambi [30]
Gambar 4. Heteroskedastisitas
Gambar 5. P-P Plot Normal
Tabel 1. Kriteria Responden No Kriteria Responden Responden 1. Pengawas pelaksana pekerjaan jalan nasioal di Provinsi Jambi Kelompok kerja (Pokja) Unit Layanan Pengadaan (ULP) 2. Pelaksana pekerjaan preservasi jalan nasional di Provinsi Jambi Kontraktor, Konsultan Pengawas 3. Pengendali pekerjaan pelaksanaan preservasi jalan nasional di Provinsi Jambi Ka-Satker PJN, PPK 4. Pengguna jalan Masyarakat sekitar Tabel 2. Daftar Responden No Institusi Total 1 Pokja Unit Layanan Pengadaan 5 2 Kontraktor 53 3 Pengawas 44 4 PJN 5 5 PPK 4 6 Masyarakat 17 Total 128 Tabel 3. Uji Validitas Variabel Kontraktor dan Konsultan Pengawas
Uji validitas variabel kontraktor (X1)  Uji Validitas konsultan pengawas (X2) Item R count R table Keputusan Item R count R table Keputusan 1 0,635 0,2787 Valid 1 0,630 0,2787 Valid 2 0,750 0,2787 Valid 2 0,657 0,2787 Valid 3 0,727 0,2787 Valid 3 0,622 0,2787 Valid 4 0,666 0,2787 Valid 4 0,729 0,2787 Valid 5 0,608 0,2787 Valid 5 0,741 0,2787 Valid 6 0,571 0,2787 Valid 6 0,646 0,2787 Valid 7 0,664 0,2787 Valid 7 0,574 0,2787 Valid 8 0,721 0,2787 Valid 8 0,668 0,2787 Valid 9 0,678 0,2787 Valid 9 0,571 0,2787 Valid 10 0,649 0,2787 Valid 10 0,637 0,2787 Valid 11 0,641 0,2787 Valid 11 0,587 0,2787 Valid 12 0,700 0,2787 Valid 12 0,598 0,2787 Valid 13 0,584 0,2787 Valid 13 0,560 0,2787 Valid 14 0,568 0,2787 Valid 14 0,461 0,2787 Valid 15 0,698 0,2787 Valid 15 0,510 0,2787 Valid
Tabel 4. Uji Reliabilitas Variabel Kontraktor dan Konsultan Pengawas
Uji reliabilitas variabel kontraktor (X1)  Uji reliabilitas konsultan pengawas (X2)
Item Cronbach’s alpha Keputusan Item Cronbach’s alpha Keputusan 1 0,948 Reliabel 1 0,948 Reliabel 2 0,947 Reliabel 2 0,948 Reliabel 3 0,947 Reliabel 3 0,948 Reliabel 4 0,948 Reliabel 4 0,947 Reliabel 5 0,948 Reliabel 5 0,947 Reliabel 6 0,948 Reliabel 6 0,948 Reliabel 7 0,948 Reliabel 7 0,948 Reliabel
Ajahar Hasibuan dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (1-12) 10
Uji reliabilitas variabel kontraktor (X1) (lanjutan) Uji reliabilitas konsultan pengawas (X2) (lanjutan) Item Cronbach’s alpha Keputusan Item Cronbach’s alpha Keputusan 8 0,947 Reliabel 8 0,947 Reliabel 9 0,947 Reliabel 9 0,948 Reliabel 10 0,948 Reliabel 10 0,948 Reliabel 11 0,948 Reliabel 11 0,948 Reliabel 12 0,947 Reliabel 12 0,948 Reliabel 13 0,948 Reliabel 13 0,948 Reliabel 14 0,948 Reliabel 14 0,949 Reliabel 15 0,947 Reliabel 15 0,948 Reliabel Tabel 5. Uji Validitas dan Reliabilitas Variabel Preservasi Jalan (Y) Uji Validitas Uji Reliabilitas Item  R count R table Keputusan    Item Cronbach’s alpha Keputusan 1 0,388  0,2787 Valid 1 0,949 Reliabel 2 0,448  0,2787 Valid 2 0,949 Reliabel 3 0,338  0,2787 Valid 3 0,952 Reliabel 4 0,365  0,2787 Valid 4 0,951 Reliabel 5 0,357  0,2787 Valid 5 0,950 Reliabel 6 0,375  0,2787 Valid 6 0,949 Reliabel 7 0,365  0,2787 Valid 7 0,949 Reliabel 8 0,466  0,2787 Valid 8 0,949 Reliabel 9 0,421  0,2787 Valid 9 0,949 Reliabel 10 0,444  0,2787 Valid 10 0,949 Reliabel Tabel 6. Overall Uji Reliabilitas Cronbach's Alpha  Cronbach's Alpha Based on Standardized Items  N of Items ,949 ,955 40 Tabel 7. Statistik Deskriptif N Range  Minimum  Maximum Mean Std. Deviation  Variance Road preservation 128  2,4000 2,6000 5,0000 4,346875 ,4350649 ,189 Contractors 128  1,3333 3,6667 5,0000 4,418750 ,3139161 ,099 Supervisory Consultants  128  1,9333 3,0667 5,0000 4,126860 ,3634662 ,132 Valid N (listwise) 128 Tabel 8. Multikolinearitas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF (Constant) Contractors 0,724 1,381 Supervisory Consultants 0,724 1,381 a. Dependent Variable: Road Preservation
Tabel 9. Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1  ,441 a ,194 ,183 3,091 1,812 a. Predictors: (Constant), Supervisors, Contractors b. Dependent Variable: Road Preservation Tabel 10. Kriteria Autokorelasi Autokorelasi positif Ragu-ragu Tidak ada autokorelasi Ragu-ragu Autokorelasi negatif 1,7008 1,7566 2,2434             2,2992 Tabel 11. Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 145 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std, Deviation 3,06935503 Most Extreme Differences Absolute ,063 Positive ,034 Negative -,063 Test Statistic ,063 Asymp. Sig. (2-tailed) ,200 c,d a. Test distributioazn is Normal. b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Tabel 12. Uji F ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1  Regression 327,247 2  163,623  17,127  ,000 b Residual 1356,615  142 9,554 Total 1683,862  144 a. Dependent Variable: Road Preservation b. Predictors: (Constant), Supervisors, Consultants Tabel 13. Uji-T Coefficients a Model Unstandardized Coefficients  Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant) 22,381 3,635 6,158  ,000 Contractors ,191 ,060 ,279  3,154  ,002 Supervisory consultants ,139 ,055 ,225  2,539  ,012
a. Dependent Variable: Road Preservation
Ajahar Hasibuan dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (1-12) 12
Tabel 14. R-square ( overall ) Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,756 a ,572 ,565 ,2870055 a. Predictors: (Constant), Supervisory Consultants,
Contractors
b. Dependent Variable: Road preservation
Tabel 15. R-square (Kontraktor) Model Summary b Model  R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,726 a ,527 ,524 ,3002601
a. Predictors: (Constant), Contractors
b. Dependent Variable: Road preservation Tabel 16. R-square (Konsultan Pengawas) Model Summary b Model  R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,555 a ,308 ,303 ,3632535 a. Predictors: (Constant), Supervisory Consultants b. Dependent Variable: Road preservation